Розроблено інформаційні технології та системи високопродуктивних системних середовищ і нейронних мереж для налаштування, функціонування та розв'язування складних задач у реальному масштабі часу. Вивчено обчислювальні процеси на заданих рівнях розпаралелювання алгоритмів дискретних перетворень і обробки складних зображень на базі системних середовищ. Наведено алгоритм фільтрації зображень на базі мультиконвеєрних системних середовищ. Одержано високоефективний алгоритм для розпізнавання, компресії зображень на базі нейронних мереж. Запропоновано інформаційно-аналітичні системи аналізу, оцінки, прогнозування складних фізичних процесів і зображень на базі нейронних мереж, системних обчислювальних середовищ. Доведено високу ефективність результатів застосування нейромережі для визначення параметрів афінних перетворень.

Проведено огляд і здійснено аналіз засобів обробки природної мови (ОПМ). Визначено глобальний критерій оцінювання ефективності засобів ОПМ. Надано рекомендації щодо доцільності використання засобів ОПМ.

Розглянуто завдання відновлення пропущених значень у результатах тестування реципієнтів, поданих часовими рядами. Як експериментальні дані наведено штучні часові ряди з пропущеними значеннями. Ефективність відновлення оцінюється відносною похибкою відновленого значення. Наведено приклади відновлення пропусків у таблиці часових рядів та в індивідуальному часовому ряді. Використано прості методи заміни пропуску середнім, зваженим середнім і медіаною. Для цих рядів доволі добрі результати забезпечують медіана вихідного часового ряду з пропущеними значеннями та заповнення значеннями моделі тренду - полінома третього степеня.

Представлено теоретичний та практичний матеріал із дисципліни "Методи та системи штучного інтелекту". Ознайомлено з основними алгоритмами розпізнавання об'єктів заданого класу та обробки бінарних зображень. Особливістю систем штучного інтелекту є практичне застосування методів розпізнавання образів та відповідних алгоритмів їх реалізації. В основі методів розпізнавання лежить формальний підхід щодо моделювання перцептивної діяльності людини, тобто її діяльності, пов'язаної з процесами сприйняття. Досліджено теоретичні та прикладні питання створення інтелектуальних та експертних систем, моделі, методи та алгоритми розв'язання задач, механізми подання знань і виведення нових знань, зокрема, дедуктивне виведення, методи навчання, а також механізми обробки зображень та розпізнавання образів.